Lineaire Kwadratische Gaussiaanse
De Lineaire Kwadratische Gaussische (LQG) regelaar combineert de Lineaire Kwadratische Regulator (LQR) met een Kalman Filter om stochastische systemen met meetruis en procesruis te behandelen. Ontwikkeld door Kalman en later geformaliseerd door Athans en anderen, is LQG de natuurlijke stochastische uitbreiding van LQR en blijft het de gouden standaard voor optimale lineaire regeling onder ruis, met toepassingen die ruimtevaartuigen, vliegtuigautopiloten en industriële procesregeling omvatten.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. DOI: 10.1115/1.3662552 ↗
- Athans, M. (1971). The role and use of the stochastic linear-quadratic-gaussian problem in control system design. IEEE Transactions on Automatic Control, 16(6), 529-552. DOI: 10.1109/TAC.1971.1099818 ↗
- Kwakernaak, H., & Sivan, R. (1972). Linear Optimal Control Systems. Wiley-Interscience. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Quadratic Gaussian. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/control-theory/linear-quadratic-gaussian
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Extended Kalman FilterRegeltechniek↔ vergelijken
- KalmanfilterBayesiaanse statistiek↔ vergelijken
- Lineaire Kwadratische RegulatorRegeltechniek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →